Ученые создали систему прогноза закупок для торговых сетей, на 20% сокращающую издержки
Программа уже прошла испытания на базе 25 российских предприятий торговли
МОСКВА, 16 декабря. /ТАСС/. Российская компания "Джинобиум" разработала программу управления закупками, которая при помощи технологий искусственного интеллекта прогнозирует дефицит товаров, позволяя торговым сетям на 20% сократить издержки. Об этом в среду ТАСС сообщили в пресс-службе Платформы Национальной технологической инициативы (НТИ).
"Программа содержит модуль математической оптимизации и использует технологию "виртуального двойника" торговой организации. Исходя из текущих остатков товара и предыдущих продаж, которые заносятся в систему, она способна рассчитать потребность для восполнения запасов и спрогнозировать спрос и возможные отклонения спроса. С учетом времени доставки и ее стоимости система выдает рекомендации: когда заказывать те или иные товары и в каких количествах. Использование системы позволяет сократить издержки на 20%, в том числе - за счет экономии расходов на логистику и потери прибыли в случае дефицита товара", - сказали ТАСС в Платформе НТИ.
Программа уже прошла испытания на базе 25 российских предприятий торговли. Ее применение позволило на 30% сократить запасы товаров для экономии места на складе. Авторы считают, что внедрение разработки также позволит торговым сетям и производствам в 1,7 раза повысить эффективность товарного капитала - его оборачиваемость и рентабельность. Ожидается, что созданная программа сможет интегрироваться в систему 1С.
"Оптимизация направлена на бездефицитное присутствие готового к продаже товара в наличии, что увеличивает кассовую выручку. Снижение числа заказов, в свою очередь, дает экономию расходов на транспорт, которые обычно "съедают" до половины прибыли торговых фирм. При этом снижение целевых запасов высвобождает средства", - приводит пресс-служба Платформы НТИ слова представителя компании-разработчика Евгения Добронравина.
Разработка была представлена на проектно-образовательном интенсиве "Архипелаг 20.35" для специалистов в сфере ИИ, который завершился в ноябре. Авторы планируют создать коммерческую версию системы к 2022 году.